遗传算法联合LS-SVM的苹果原醋成分定量分析

• 作者: 冯斯雯 尹建军 张海红 李子文 李宗朋 熊雅婷 王健
• 来源期刊: 中国酿造
• 学科: 工学
• 关键词: 苹果原醋 近红外光谱技术 最小二乘支持向量机 遗传算法 波段筛选
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 创新与借鉴
• 页码范围: 120-124
• 页数: 5页
• 分类号: TS261.7
• 字数: 3728字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11882/j.issn.0254-5071.2016.01.026

摘要

利用近红外光谱技术对苹果原醋中的重要指标进行定量分析,并进行模型优化以提高性能.采用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)提取的特征波长作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入变量,先后建立苹果原醋中总酸、可溶性固形物的近红外定量模型,并与建立的偏最小二乘(PLS)模型结果进行比较.用决定系数(R2)、预测均方根误差(RMSEP)以及相对分析误差(RPD)对模型进行评价,确定最佳建模方法.结果表明,相比于PLS模型,总酸及可溶性固形物指标的LS-SVM定量模型的R2、RMSEP以及RPD值均有更好的表现,且在进行独立测试集验证时,LS-SVM模型的预测精度也明显优于PLS模型.说明遗传算法联合LS-SVM建立的定量模型有很高的准确度及稳定性,可以应用于苹果原醋总酸和可溶性固形物含量的快速检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张海红	宁夏大学农学院食品科学系	52	207	7.0	11.0
2	尹建军		45	298	10.0	15.0
3	王健		29	67	4.0	7.0
4	李子文		10	19	3.0	3.0
6	李宗朋		9	49	4.0	7.0
7	熊雅婷		6	41	3.0	6.0
8	冯斯雯		3	17	2.0	3.0